モチベーションがコロコロ変わる人へ

背景

私はよくモチベーションが上がったり下がったりします。普段はエンジニアとして働いているので、色々な技術に興味を持って試してみては、飽きて他のことに興味を持つなどしています。

副業でAI系の領域に携わっていることもあり、機械学習やディープラーニングについて学ぼうと思い、書籍を購入しました。最初の１週間くらいは本を読んだり、実際に手を動かしてイメージを掴むのですが、どこかのタイミングでパタっとやめてしまいます。

趣味で競技プログラミングをやっていたり、読書をしたりするので、他のところに興味を持ち、AIはまた今度になってしまいます。

さて、モチベーションがコロコロ変わることに対して、どのようなアプローチが良いのか考えていきます。

モチベーションがコロコロ変わるのは悪いこと？

私自身、モチベーションが変わることは悪いことではないと思っています。裏を返せば好奇心旺盛であり、浅く広くにはなれると思っています。

一方で、深く知るには一定の期間集中して取り組むことが重要になってきます。浅くで十分な場合と深く知った方が良い場合で分ける必要がありそうです。

例えば、時事ネタ・ニュースなどを追うのは浅く広く良いでしょう。世の名でどういうことが起きているのか、何がトレンドなのかは追えると思います。

他方、「AIをがっつりできるようになる」ことだったり、「難しいアルゴリズムを使いこなす」ことだと一定深く取り組む必要があります。

これらの大きな違いは何でしょうか？それは浅い知識で価値があるかどうかという点があると思います。

ニュースなどは一行だけ読むことでも価値はあるかと思います。
「〜が首相になった」「〜が今流行っている」などです。

AIを使いこなすという点で一行だけ何か読んでもほとんど価値はないと思います。

どうすれば深く知るモチベーションを保てるか？

これには様々な方法があると思いますが、私は
「目的を明確にする」ことだと考えています。

ある本で勉強の９割は勉強する前に決まっているとも言われています。例えば、数学を勉強するときに、今日は何を勉強するか、どれだけ演習問題を解くかなどを決めておく必要があるということです。

そして、何をどれだけ勉強すると自分にどんな利益があるのかが考えられるとより深く勉強することができます。

逆に、何も気にせず、ページを開いて問題を解こうとすると、途中で投げ出したり、時間は使ったもののあまり効率よく勉強できないことが多そうです。

私の場合はAIを勉強するということに対して、目的はあったのですが、そこまで明確になっていませんでした。
「AIが使いこなせるようになりたい」「何となくAIについて詳しくなりたい」という程度でした。

これだけだと、少し勉強すれば何となくAIについては知れるので、ある意味目標は達成されてしまいます。

より目的を明確にするには、「機械学習を使って、自分が好きな音楽を収集したい」「機械学習を使って、株価の予測を行いたい」「機械学習の理論を理解して、10枚のスライドにまとめたい」
などの目的にすることが大切です。

目的が明確になっても維持できない場合もあるかと思います。その点については次回のNoteに記載しようと思います。

まずは「目的を明確にする」ことから始めてみるのはどうでしょうか？